無線傳感網(wǎng)絡(luò)時間同步研究進展與分析
摘要:簡要闡述近年來無線傳感網(wǎng)絡(luò)時間同步算法的發(fā)展情況和影響無線傳感網(wǎng)絡(luò)時間同步的因素后,重點介紹了目前幾種比較典型的時間同步算法,并對其精度、功耗以及各自的優(yōu)缺點進行了較詳細的分析。在特定的網(wǎng)絡(luò)中,應(yīng)該對精度與功耗進行折中考慮。最后探討了未來可能的發(fā)展方向。
關(guān)鍵詞:時間同步;典型時間同步算法;誤差分析
引言
保持節(jié)點之間時間上的同步在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中非常重要,它是保證數(shù)據(jù)可靠傳輸?shù)那疤帷TP協(xié)議是目前因特網(wǎng)上采用的時間同步協(xié)議標準,功耗大,采用有線傳輸,不適合用于功耗、成本受限制的無線傳感網(wǎng)絡(luò)中。GPS系統(tǒng)也可以提供高精度的時間同步,但它的信號穿透性差,GPS天線必須安裝在空曠的地方,功耗也較大,所以不適合無線傳感網(wǎng)絡(luò)。
Elson等人2002年首次提出無線傳感器網(wǎng)絡(luò)時間同步的研究課題以來,已有相當(dāng)多的典型時間同步算法,主要可以分為以下幾類:基于發(fā)送者一接收者的雙向同步算法,典型算法如TPSN(Timing-Sync Protocol for Sensor Networks)算法;基于發(fā)送者一接收者的單向時間同步算,典型算法如FTSP(Flooding Time Synclaronization Protocol)算法、DMTS(Delay Measurement Time Synchronization)算法;基于接收者一接收者的同步算法,典型算法有RBS(Reference Broadcast Synchronization)算法。
近年來根據(jù)以上幾種典型同步算法,還有人提出了分簇式的層次型拓撲結(jié)構(gòu)算法,以及結(jié)合生成樹等來提高整個網(wǎng)絡(luò)的性能,如LTS(Li-glatweight time synchronization)算法、CHTS(Cluster-based Hierarehical Time Synchronization)算法、CRIT(Chained-Ripple Time Synchronization)算法、PBS(The Pairwise Broadcast Synchronization)算法、HRTS(Hierarchy ReferencingTime Synchronization Pro-toc01)算法、BTS(Broadcasttime synchronization)算法、ETSP(Energy-efficient Time Synchronization Protocol)算法等。
然而,無論以上同步算法怎樣發(fā)展,精度如何提高,整個網(wǎng)絡(luò)功耗怎樣降低,都是基于單跳時間同步機制。隨著無線傳感網(wǎng)絡(luò)的運用與發(fā)展,傳感節(jié)點體積不斷縮小,單跳距離變小,整體網(wǎng)絡(luò)規(guī)模變大,同步誤差的累積現(xiàn)象必將越來越嚴重,目前也有比較新的同步算法,試圖盡量避開單跳累加來解決這些問題,如協(xié)作同步。
1 時間同步
1.1 時間同步不確定性的影響因素
時間同步不確定性的主要的影響因素如圖1所示。
發(fā)送時間:發(fā)送方用于構(gòu)造分組并將分組轉(zhuǎn)交給發(fā)送方的MAC層的時間。主要取決于時間同步程序的操作系統(tǒng)調(diào)用時間和處理器負載等。
訪問時間:分組到達MAC層后,獲取信道發(fā)送權(quán)的時間。主要取決于共享信道的競爭、當(dāng)前的負載等。
傳送時間:發(fā)送分組的時間,主要取決于報文的長度等。
傳播時間:分組離開發(fā)送方后,并將分組傳輸?shù)浇邮辗街g的無線傳輸時間。主要取決于傳輸介質(zhì)、傳輸距離等。
接收時間:接收端接收到分組,并將分組傳送到MAC層所需的時間。接受時間:處理接收到分組的時間。主要受到操作系統(tǒng)的影響。
1.2 典型時間同步算法分析
1.2.1 TPSN算法分析
TPSN算法采用的是層次型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),是基于發(fā)送者一接收者的雙向同步算法。分成兩個階段,第一階段為層次發(fā)現(xiàn)階段,第二階段為同步階段。T1、T4用來記錄同步節(jié)點的本地時間,T2、T3用來記錄參考節(jié)點的本地時問。同步節(jié)點A在T1時刻向參考節(jié)點B發(fā)送一個同步請求報文,報文中包含了同步節(jié)點的級別和T1。當(dāng)參考節(jié)點B收到報文后,記錄下接收時刻T2,并立即向同步節(jié)點A回復(fù)一個同步應(yīng)答報文,該報文中包含了參考節(jié)點B的級別和T1、T2及回復(fù)時刻T3。同步節(jié)點A收到參考節(jié)點的回復(fù)后,記下時刻T4。假設(shè)來回報文的傳輸延遲相同都為d,且m為同步節(jié)點在T1時刻兩者之間的時偏,且設(shè)來回時偏相同,由T2=T1+m+d,T4=T3-m+d可得到:
則在T4時刻,若在同步節(jié)點A的本地時間增加修正量m,就能達到同步節(jié)點A與參考節(jié)點B之間的同步。
1.2.2 RBS算法分析
RBS算法是基于接收者一接收者的同步算法。首先參考節(jié)點廣播一個參考分組,當(dāng)同步節(jié)點A收到這個分組,記下自己的本地時鐘為T21,當(dāng)同步節(jié)點B收到這個分組時,也記下自己的本地時鐘為T22,然后同步節(jié)點A與同步節(jié)點B交換本地時鐘T21與T22,這時其中一個節(jié)點只要根據(jù)時間差值m=T21-T22,修改自己的時鐘就能達到與另一個節(jié)點之間的同步。在多跳網(wǎng)絡(luò)中,RBS算法采用多次廣播同步消息,接收節(jié)點根據(jù)接收到同步消息的平均值,同時采用最小平方線性回歸方法進行線性擬合以減小同步誤差。
1.2.3 DMTS算法分析
DMTS算法是基于發(fā)送者一接收者的單向時間同步算法。當(dāng)發(fā)送節(jié)點在檢測到通道空閑時,給廣播分組加上時間戳t0,從而排除了發(fā)送節(jié)點的處理延遲與MAC層的訪問延遲。并假設(shè)發(fā)送報文的長度為NA個比特(包括前導(dǎo)碼與同步字),傳送每個比特的時間為t,而接收者在接收完同步字后,記錄下此時的本地時間為t1,并在調(diào)整自己的本地時間記錄之前記錄下此時的時刻t2,這時接收節(jié)點為了與發(fā)送節(jié)點達到時間上的同步,可以調(diào)整接收節(jié)點的時間改為t0+t·NA+(t2-t1)。
從參考文獻中,可以看出,文章作者在加州大學(xué)伯克利分校的Mica節(jié)點上測試過,TPSN平均單跳誤差為17.61μs,DMTS平均單跳誤差為30μs,RBS平均單跳誤差為6.29μs,TPSN平均4跳誤差為21.43μs,DMTS平均單跳誤差為151μs,RBS平均4跳誤差為9.97μS。
1.2.4 其他算法分析
LTS協(xié)議是基于發(fā)送~接收同步機制發(fā)展而來,提出了集中式和分布式LTS多跳時間同步算法。LTS協(xié)議首先把網(wǎng)絡(luò)組成廣度優(yōu)先生成樹拓撲結(jié)構(gòu),并沿著樹的每條邊進行單跳成對同步。參考節(jié)點的子節(jié)點同步完成后,又以該節(jié)點為參考節(jié)點,采用同樣方式繼續(xù)同步下去,直到同步完成。
單跳成對同步采用TPSN同步方法。成對同步的次數(shù)是邊數(shù)的線性函數(shù)。Hui Dui等人提出來的HRTS利用了廣播的特性,只需要一次同步過程可以完成一個單跳組網(wǎng)所有節(jié)點的同步,進一步降低了LTS協(xié)議的功耗。HRTS算法不再采用廣度優(yōu)先生成樹的邊,采用的是廣度優(yōu)先生成樹非葉子節(jié)點個數(shù)的線性函數(shù)。相較于LTS協(xié)議,HRTS算法以犧牲一定的精確來降低了整個網(wǎng)絡(luò)的功耗。
BTS同步方法類似于HRTS算法,也是先建立廣度優(yōu)先成生樹拓撲結(jié)構(gòu),只不過BTS采用的是時間轉(zhuǎn)換技術(shù),以達到整個網(wǎng)絡(luò)的時間同步,而HRTS直接對同步節(jié)點的本地時間進行修改,得到全網(wǎng)的同步,同步報文個數(shù)降為HRTS協(xié)議的2/3。
PBS同步算法的思想是參考節(jié)點與簇首節(jié)點之間采用雙向同步方法,與TPSN相似,其他節(jié)點(在兩個節(jié)點的通信范圍內(nèi))可以偵聽到同步消息,就可以根據(jù)接收者一接收者同步方法同步。類似于RBS同步,PBS同步的前提是每個同步節(jié)點必須在簇首節(jié)點的通信范圍之內(nèi)。
ETSP算法主要采用的是設(shè)置門檻值N來選擇同步算法,當(dāng)父節(jié)點的子節(jié)點小于或等于N時,采用接收-接收(RBS)同步模式,否則采用發(fā)送-接收(TPSN)同步模式。N值的選擇采用來計算,式中m=Rx/Tx,Rx為節(jié)點的接收次數(shù),Tx為傳播次數(shù)。
FTSP同步算法精度高的原因是,發(fā)送者在發(fā)送一個同步請求報文時連續(xù)標記了多個時間戳,接收者可以根據(jù)這幾個中斷時間計算出更精確的時間偏差。
1.2.5 協(xié)作同步技術(shù)
以上同步機制,無論怎樣改進都是基于單跳同步基制,最近有人提出了協(xié)作同步技術(shù),不再單純地從單跳同步機制上進行改進,而是通過信號疊加原理,使同步基準節(jié)點能夠把同步消息直接發(fā)送到遠方待同步的節(jié)點,使遠方節(jié)點直接與基準節(jié)點同步,消除了同步誤差單跳累加的結(jié)果。Hu A等人針對節(jié)點密度較高的網(wǎng)絡(luò)提出了一種協(xié)作同步算法,基本思想是參考節(jié)點根據(jù)同步周期發(fā)出m個同步脈沖,其一跳鄰居節(jié)點收到這個消息后保存起來,并根據(jù)最近的m個脈沖的發(fā)送時刻計算出參考節(jié)點的第m+1個同步消息發(fā)出的時間,并在計算出來的時刻同步與參考節(jié)點同時發(fā)送第m+1個同步消息。由于信號疊加,因此同步脈沖可以發(fā)送到更遠的節(jié)點,當(dāng)然前提是網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點密度較高的情況。A.Kr-ohn等人提出了在物理層上面實現(xiàn)協(xié)作同步,只需要本地消息,避免了額外的消息同步交換開銷。參考文獻證實了協(xié)作同步誤差的方差與節(jié)點密度呈反比關(guān)系。因此節(jié)點密度越高同步誤差也會越小。
2 時間同步算法誤差分析與比較
根據(jù)節(jié)點消息傳輸過程可以得到式(1)與式(2):
在式(1)、(2)中,t1、t2是由標準時鐘所確定的,表示UTC時間。T1、T2分別是t1、t2所對應(yīng)的本地節(jié)點所測出的本地時間。SA代表節(jié)點A的報文發(fā)送時問,AA是發(fā)送報文的訪問時間,TA→B是A節(jié)點按比特傳輸報文與B節(jié)點按比特接收報文所需要的時間,PA→B是節(jié)點A傳播到節(jié)點B的時間。RB是節(jié)點B的報文接收處理過程時間。TN是傳輸NA個比特的總時間。Terror指傳輸比特的誤差,Rerror打時標過程存在的誤差。代表節(jié)點A與節(jié)點B在t1時刻的時偏。
對于TPSN算法,因為在MAC采用了加時間戳方法,因此消除了發(fā)送時間與訪問時間對誤差的影響。因此對TPSN算法式(1)、(2)就可以簡寫為式(3)、(4):
對于DMTS算法,發(fā)送節(jié)點A在T0時刻檢測到空閑,接收節(jié)點B在報文到達時刻給報文加上時間戳T1,并在調(diào)整自己的本地時間記錄之前記錄下此時的時刻為T2,在T3時間完成調(diào)整。則可以得到:
從式(7)中可以看出,TPSN同步精度高的原因是在MAC層采用打時標方式消除了發(fā)送時間與訪問時間的影響,并在消息雙方向交換時消除了傳播時間的影響。缺點是點到點之間的同步,每次只能一對節(jié)點進行時間同步,同步一次需要發(fā)送2個消息,接收2個消息,功耗較大。從式(10)可以看出DMTS同步誤差較大的原因是單播傳播,沒辦法消除Terror與Rerror的影響,但DMTS同步一次只要消耗1個發(fā)送消息,1個接收消息,功耗較低。至于FTSP同步算法比DMTS高的原因是,發(fā)送者在發(fā)送一個同步請求報文時連續(xù)標記了多個時間戳,接收者可以根據(jù)這幾個中斷時間,計算出更精確的時間偏差??梢钥闯觯琑BS完全消除了發(fā)送方的影響,只是同步一次消耗3個發(fā)送消息,4個接收消息,功耗較大。而對于HRTS與PBS算法,都是其于以上算法進行融合運用,在簇首節(jié)點與子網(wǎng)節(jié)點選擇上作了較大的改進,以降低整個網(wǎng)絡(luò)的功耗。
3 總結(jié)與展望
從以上同步算法的誤差分析比對中可以看出,每種算法都有各自的優(yōu)缺點,都適合不同的無線傳感網(wǎng)絡(luò)。精度高,相對功耗也較大。對特定的無線傳感網(wǎng)絡(luò),選擇同步算法時應(yīng)該折中考慮精度與功耗。從整體上看,近年來有關(guān)時間同步算法的研究,大部分都是基于以往典型的單跳同步算法原理,進一步從整體網(wǎng)絡(luò)中考慮誤差與功耗,結(jié)合最優(yōu)生成樹、分簇路由算法等,以平均整個網(wǎng)絡(luò)的功耗,降低節(jié)點傳輸?shù)奶鴶?shù),提高同步的精度。協(xié)作同步算法側(cè)重于提高整個網(wǎng)絡(luò)的可擴展性與健壯性,但要求節(jié)點具有相同的同步脈沖,比較困難,目前還需要進一步的發(fā)展驗證,也是未來可能很好的發(fā)展方向。